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   主题：R语言入门团队学习帖  | 数螺 | NAUT IDEA
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      <a href="/databee">
       <p>
        数螺
       </p>
      </a>
     </div>
     <div class="hidden-xs col-sm-6 text-right">
      <p>
       致力于数据科学的推广和知识传播
      </p>
     </div>
    </div>
   </div>
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    主题：R语言入门团队学习帖
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       <h3 class="menu-toggle">
        菜单
       </h3>
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         <h1 class="entry-title">
          R语言入门团队学习帖
         </h1>
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           <p>
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             COS论坛 | 统计之都
            </a>
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             S-Plus &amp; R语言
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            <span class="bbp-breadcrumb-current">
             R语言入门团队学习帖
            </span>
           </p>
          </div>
          <div class="bbp-template-notice info">
           <p class="bbp-topic-description">
            该主题包含 63 条回复，29个帖子，最后由
            <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/380608/" rel="nofollow" title="查看nishenghua的档案">
             <img src="http://sdn.geekzu.org/avatar/fe8ebfea14e45b1736906f4854170501?s=14&amp;d=monsterid&amp;r=g"/>
            </a>
            <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/380608/" rel="nofollow" title="查看nishenghua的档案">
             nishenghua
            </a>
            在
            <a href="http://cos.name/cn/topic/107636/page/5/#post-349421" title="回复：R语言入门团队学习帖">
             2 年, 12 月 之前
            </a>
            更新。
           </p>
          </div>
          <div class="bbp-pagination">
           <div class="bbp-pagination-count">
            查看 15 个帖子 - 46 到 60（总计 64 个）
           </div>
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            <a class="prev page-numbers" href="http://cos.name/cn/topic/107636/page/3/">
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            </a>
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             1
            </a>
            <span class="page-numbers dots">
             …
            </span>
            <a class="page-numbers" href="http://cos.name/cn/topic/107636/page/3/">
             3
            </a>
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             4
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             5
            </a>
            <a class="next page-numbers" href="http://cos.name/cn/topic/107636/page/5/">
             →
            </a>
           </div>
          </div>
          <ul class="forums bbp-replies" id="topic-107636-replies">
           <li class="bbp-header">
            <div class="bbp-reply-author">
             作者
            </div>
            <!-- .bbp-reply-author -->
            <div class="bbp-reply-content">
             帖子
            </div>
            <!-- .bbp-reply-content -->
           </li>
           <!-- .bbp-header -->
           <li class="bbp-body">
            <div class="bbp-reply-header" id="post-336005">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2012年8月18日 下午5:01
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/107636/page/4/#post-336005">
               46 楼
              </a>
              <span class="bbp-admin-links">
              </span>
             </div>
             <!-- .bbp-meta -->
            </div>
            <!-- #post-336005 -->
            <div class="odd bbp-parent-forum-999 bbp-parent-topic-107636 bbp-reply-position-46 user-id-88774 post-336005 reply type-reply status-publish hentry">
             <div class="bbp-reply-author">
              <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/88774/" rel="nofollow" title="查看颜林林的档案">
               <img src="http://sdn.geekzu.org/avatar/0401b41c54beb67d8387daef8cf8f47a?s=80&amp;d=monsterid&amp;r=g"/>
              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/88774/" rel="nofollow" title="查看颜林林的档案">
               颜林林
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               站长
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               关于单引号与双引号的问题，我补充一点，供参考：
              </p>
              <p>
               通常两者是没有区别的，都是用来表示字符串。不过当字符串内容包含引号时就有区别了，单引号表示的字符串里可以包含双引号，反之亦然。如果同时有单引号和双引号，则需要用反斜杠做转义了。举例：
              </p>
              <pre class="highlight ">&gt; "A string contains single quote (')"
[1] "A string contains single quote (')"
&gt; 'A string contains double quote (")'
[1] "A string contains double quote (\")"
&gt; "A string contains both single quote (') and double quote (\")"
[1] "A string contains both single quote (') and double quote (\")"
&gt; 'Another string contains both single quote (\') and double quote (")'
[1] "Another string contains both single quote (') and double quote (\")"
</pre>
              <p>
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-336006">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2012年8月18日 下午5:04
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/107636/page/4/#post-336006">
               47 楼
              </a>
              <span class="bbp-admin-links">
              </span>
             </div>
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            <!-- #post-336006 -->
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             <div class="bbp-reply-author">
              <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/88774/" rel="nofollow" title="查看颜林林的档案">
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              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/88774/" rel="nofollow" title="查看颜林林的档案">
               颜林林
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               站长
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               回复 第2楼 的 wekapeanut：“matrix译作矩阵，array译作数组”应该没有问题，但“Sub-Setting 翻译为‘子设置’ ”似乎有点奇怪吧？
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-336007">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2012年8月18日 下午5:16
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/107636/page/4/#post-336007">
               48 楼
              </a>
              <span class="bbp-admin-links">
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             </div>
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              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/88774/" rel="nofollow" title="查看颜林林的档案">
               颜林林
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             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               回复 第2楼 的 wekapeanut：
              </p>
              <p>
               试回答一下你的“问题3. dim(m)&lt;-c(2,5) 会改变m？真奇怪。在Java, Python等编程语言的标准函数中，这样做是不可想象的。”
              </p>
              <p>
               dim(m) 其实是获取了 m 的 dim 属性，而这里的赋值是修改了这个属性，而没有修改 m 本身（至少没有修改其数值内容）。它只是告诉 R，以后在处理 m 时，该把它当作什么来用。例如：
              </p>
              <p>
              </p>
              <pre class="highlight ">&gt; m &lt;- 1:10
&gt; m  # 这里 m 中存了 10 个数字
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
&gt; dim(m)  # 一开始，它的 dim 属性是空的
NULL
&gt; dim(m) &lt;- c(2,5)
&gt; m  # 修改 dim 属性后，m 里存放的仍然是数字1到10，但解析方法不同了，被当作matrix来用了。
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]    1    3    5    7    9
[2,]    2    4    6    8   10
&gt; attributes(m)  # 可以看到，m 多了一个 dim 的属性
$dim
[1] 2 5
&gt; dim(m) &lt;- c(5,2)  # 你可以再次改变这个属性，让它以另外一种方式来使用这10个数字
&gt; m  # 其实在 m 里面存放的数字，连顺序都没有发生变化
     [,1] [,2]
[1,]    1    6
[2,]    2    7
[3,]    3    8
[4,]    4    9
[5,]    5   10
&gt; dim(m) &lt;- NULL  # 还可以把这个属性给清掉
&gt; m  # 又回到初始的样子了
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
&gt; attributes(m)  # 属性没有了
NULL
</pre>
              <p>
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-336009">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2012年8月18日 下午5:31
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/107636/page/4/#post-336009">
               49 楼
              </a>
              <span class="bbp-admin-links">
              </span>
             </div>
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            </div>
            <!-- #post-336009 -->
            <div class="even bbp-parent-forum-999 bbp-parent-topic-107636 bbp-reply-position-49 user-id-88774 post-336009 reply type-reply status-publish hentry">
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               颜林林
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              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               回复 第45楼 的 suckbunny：
              </p>
              <pre class="highlight ">x &lt;- data.frame(ID=c(1,2,3,5,6,8), count=c(10,13,14,17,19,23))
y &lt;- data.frame(ID=1:max(x$ID), count=0)
y[x$ID,2] &lt;- x$count
y
  ID count
1  1    10
2  2    13
3  3    14
4  4     0
5  5    17
6  6    19
7  7     0
8  8    23
</pre>
              <p>
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-336018">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2012年8月18日 下午10:20
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/107636/page/4/#post-336018">
               50 楼
              </a>
              <span class="bbp-admin-links">
              </span>
             </div>
             <!-- .bbp-meta -->
            </div>
            <!-- #post-336018 -->
            <div class="odd bbp-parent-forum-999 bbp-parent-topic-107636 bbp-reply-position-50 user-id-370528 post-336018 reply type-reply status-publish hentry">
             <div class="bbp-reply-author">
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               suckbunny
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              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               回复 第49楼 的 yanlinlin82:还是无头衔版主厉害~[s:18]
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-336039">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2012年8月19日 下午1:30
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/107636/page/4/#post-336039">
               51 楼
              </a>
              <span class="bbp-admin-links">
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             </div>
             <!-- .bbp-meta -->
            </div>
            <!-- #post-336039 -->
            <div class="even bbp-parent-forum-999 bbp-parent-topic-107636 bbp-reply-position-51 user-id-376386 topic-author post-336039 reply type-reply status-publish hentry">
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              </a>
              <br/>
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               wekapeanut
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              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               回复 第48楼 的 yanlinlin82：
              </p>
              <p>
               谢谢yanlinlin82的精辟解答！
              </p>
              <p>
               &gt;&gt; dim(m) 其实是获取了 m 的 dim 属性，而这里的赋值是修改了这个属性，而没有修改 m 本身（至少没有修改其数值内容）。它只是告诉 R，以后在处理 m 时，该把它当作什么来用
              </p>
              <p>
               嗯，这个方法既不会造成对象赋值的混乱，又不失灵活性。
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-336312">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2012年8月26日 下午1:49
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/107636/page/4/#post-336312">
               52 楼
              </a>
              <span class="bbp-admin-links">
              </span>
             </div>
             <!-- .bbp-meta -->
            </div>
            <!-- #post-336312 -->
            <div class="odd bbp-parent-forum-999 bbp-parent-topic-107636 bbp-reply-position-52 user-id-376386 topic-author post-336312 reply type-reply status-publish hentry">
             <div class="bbp-reply-author">
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              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/376386/" rel="nofollow" title="查看wekapeanut的档案">
               wekapeanut
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               普通会员
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               团队学习目前还存在的一个共同编辑（或者叫协作编辑）的问题，问答汇总、要点提示都不好进行。
              </p>
              <p>
               我提议如下：
              </p>
              <p>
               问题讨论仍在统计之都进行，问答汇总、要点提示在Wikiversity（维基学院）上进行。
               <br/>
               大家可以在Wikiversity上注册帐号，进行R语言团队学习的共同分享。
              </p>
              <p>
               我已经在 Wikiversity 上建立了三个页面，已经通过了审核。
              </p>
              <p>
               <a class="d4pbbc-url" href="http://beta.wikiversity.org/wiki/R语言入门" rel="nofollow" target="_blank">
                http://beta.wikiversity.org/wiki/R语言入门
               </a>
               <br/>
               <a class="d4pbbc-url" href="http://beta.wikiversity.org/wiki/R语言入门/问与答讨论园地‎" rel="nofollow" target="_blank">
                http://beta.wikiversity.org/wiki/R语言入门/问与答讨论园地‎
               </a>
               <br/>
               <a class="d4pbbc-url" href="http://beta.wikiversity.org/wiki/R语言入门/常用技巧‎" rel="nofollow" target="_blank">
                http://beta.wikiversity.org/wiki/R语言入门/常用技巧‎
               </a>
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-336468">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2012年8月30日 下午4:39
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/107636/page/4/#post-336468">
               53 楼
              </a>
              <span class="bbp-admin-links">
              </span>
             </div>
             <!-- .bbp-meta -->
            </div>
            <!-- #post-336468 -->
            <div class="even bbp-parent-forum-999 bbp-parent-topic-107636 bbp-reply-position-53 user-id-84012 post-336468 reply type-reply status-publish hentry">
             <div class="bbp-reply-author">
              <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/84012/" rel="nofollow" title="查看oldbeggar的档案">
               <img src="http://sdn.geekzu.org/avatar/fa39dd89bf102a477f010686781c6c13?s=80&amp;d=monsterid&amp;r=g"/>
              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/84012/" rel="nofollow" title="查看oldbeggar的档案">
               oldbeggar
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               普通会员
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               我这里也有一些入门的学习材料：http://gossipcoder.com/?tag=r%E5%85%A5%E9%97%A825%E6%8B%9B
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-336469">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2012年8月30日 下午4:39
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/107636/page/4/#post-336469">
               53 楼
              </a>
              <span class="bbp-admin-links">
              </span>
             </div>
             <!-- .bbp-meta -->
            </div>
            <!-- #post-336469 -->
            <div class="odd bbp-parent-forum-999 bbp-parent-topic-107636 bbp-reply-position-53 user-id-84012 post-336469 reply type-reply status-publish hentry">
             <div class="bbp-reply-author">
              <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/84012/" rel="nofollow" title="查看oldbeggar的档案">
               <img src="http://sdn.geekzu.org/avatar/fa39dd89bf102a477f010686781c6c13?s=80&amp;d=monsterid&amp;r=g"/>
              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/84012/" rel="nofollow" title="查看oldbeggar的档案">
               oldbeggar
              </a>
              <br/>
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               普通会员
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             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               我这里也有一些入门的学习材料：http://gossipcoder.com/?tag=r%E5%85%A5%E9%97%A825%E6%8B%9B
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
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               2012年9月7日 上午3:42
              </span>
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               54 楼
              </a>
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              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/367692/" rel="nofollow" title="查看lovecos的档案">
               lovecos
              </a>
              <br/>
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             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               顶一下，加入！
               <br/>
               接触R一年多了，但只学了个皮毛，求共同进步。[s:11]
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
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               2012年9月10日 下午2:09
              </span>
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               55 楼
              </a>
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              </a>
              <br/>
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               appleacid
              </a>
              <br/>
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               普通会员
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               看了r导论和r_for_beginner统计建模与r软件，笔记大致按照简介-&gt;运算符-&gt;数据结构-&gt;绘图-&gt;假设检验-&gt;回归分析顺序
               <br/>
               r_intro.pdf
               <br/>
               chapter1 绪论         #讲R的运行方式（对话式命令行）和用途
               <br/>
               R 是开发新的交互式数据分析方法一个非常好的工具。
               <br/>
               部分的统计功能是整合在 R 环境的底层，但是大多数功能则以包 的形式提供。大约有25个包和 R 同时发布（被称为\标准” 和\推荐” 包），更多的包可以通过网上或其
               <br/>
               他地方的CRAN 社区(
               <a href="http://CRAN.R-project.org" rel="nofollow">
                http://CRAN.R-project.org
               </a>
               ) 得到。
               <br/>
               help(function)  or  ?function
               <br/>
               基本命令要么是表达式（expressions）要么就是赋值（assignments）。
               <br/>
               命令可以被(;)隔开，或者另起一行。基本命令可以通过大括弧(f和g) 放在一起构成一个复合表达式（compoundexpression）。
               <br/>
               如果一条命令在一行结束的时候在语法上还不完整， R 会给出一个不同的提示符，默认是+
               <br/>
               在每一次 R 会话结束的时候，你可以保存当前所有可用的对象。如果你想这样
               <br/>
               做，这些对象将会写入当前目录下一个叫.RData10 的文件中，并且所有在这次会话中
               <br/>
               用过的命令行都会被保存在一个叫.Rhistory 的文件中。
               <br/>
               如果采用 R 做分析，你最好用相对独立的工作目录。
              </p>
              <p>
               chapter2 简单的算术操作和向量运算
               <br/>
               2.1 向量和赋值
               <br/>
               其中，最简单的结构就是由一串有序数值构成的数值向量（vector）
               <br/>
               &gt;assign(“x”,c(10.4,5.6,3.1,6.4,21.7))   &gt;c(10.4,5.6,3.1,6.4,21.7)-&gt;x
               <br/>
               2.2 向量运算
               <br/>
               + – * / ^ sqrt max min length sum mean var      ##square root
               <br/>
               2.3 生产序列
               <br/>
               c()   1:30  seq(form=2,to=30,length=15) seq(from=2,to=30,by=2)  rep(x,times=5) rep(x,each=5)
               <br/>
               2.4 逻辑向量
               <br/>
               逻辑向量可以由条件式（conditions）产生 例如 &gt;temp&lt;-x&gt;13
               <br/>
               逻辑运算符 &lt; &lt;= &gt; &gt;= == != &amp; |
               <br/>
               2.5 缺损值
               <br/>
               NA  is.na(x)   NaN  in.nan(x)
               <br/>
               2.6 字符向量
               <br/>
               “”  \t \n \b \\
               <br/>
               函数paste() 可以有任意多的参数，并且把它们一个接一个连成字符串。
               <br/>
               &gt;labs&lt;-paste(c(“X”,”Y”),1:10,sep=””)
               <br/>
               &gt;labs
               <br/>
               c(“X1″,”Y2″,”X3″,”Y4″,”X5″,”Y6″,”X7″,”Y8″,”X9″,”Y10”)
               <br/>
               2.7 索引向量
               <br/>
               &gt;y&lt;-x[!is.na(x)]
               <br/>
               &gt;(x+1)[(!is.na(x))&amp;x&gt;0]-&gt;z
               <br/>
               &gt;x[1:10]
               <br/>
               &gt;y&lt;-x[-(1:5)]
              </p>
              <p>
               &gt;fruit&lt;-c(5,10,1,20)
               <br/>
               &gt;names(fruit)&lt;-c(“orange”,”banana”,”apple”,”peach”)
               <br/>
               &gt;lunch&lt;-fruit[c(“apple”,”orange”)]
              </p>
              <p>
               其他数据结构：matrix, array, list, factor, data frame, function
              </p>
              <p>
               第三章对象及它们的模式和属性
               <br/>
               实数或复数向量，逻辑向量和字符串向量之类的对象属于\原子”（atomic）型的对象，因为它们的元素都是一样的类型或模式。
               <br/>
               列表被认为是一种\递归”结构而不是原子结构,因为它们的元素可以以它们各自的方式单独列出。
               <br/>
               3.1 内在属性：模式和长度
               <br/>
               mode() numeric, logical, character, complex, raw
               <br/>
               length()
               <br/>
               3.2 改变对象长度
               <br/>
               &gt;length(alpha)&lt;-3
               <br/>
               3.4 对象的类
               <br/>
               class()  numeric logical, character, list, matrix, array, factor, data,frame
               <br/>
               引入对象的类属性有利于面向对象风格的7 R 编程。比如说，如果一个对象属于”data.frame” 类，那么它将会以一种特定的方式显示，函数plot() 也会以特定的方式显示它的图形。
               <br/>
               第四章有序因子和无序因子
               <br/>
               因子（factor）是一个对等长的其他向量元素进行分类（分组）的向量对象。
               <br/>
               4.1一个例子
               <br/>
               &gt;statef&lt;-factor(state)
               <br/>
               &gt;levels(statef)
               <br/>
               定义函数
               <br/>
               &gt;stderr&lt;-function(x)sqrt(var(x)/length(x))   # sqrt=square root
               <br/>
               作为一个练习，你可以计算一下州平均收入的95%信度区间。提示一下，你可能要再次使用tapply() 和能得到样本量的函数length()，以及能得到t-分布分位数的函数qt()(你需要参考一下 R 为t-检验设计的函数。)。
               <br/>
               5.1数组
               <br/>
               数组可以看作是带有多个下标类型相同的元素集合，如数值型。
               <br/>
               维度向量（dimensionvector）是一个正整数向量。如果它的长度为k，那么该数组就是k-维的，例如矩阵是2-维数组。
               <br/>
               定义数组 dim(z)  matrix()  array()
               <br/>
               matrix(data = NA, nrow = 1, ncol = 1, byrow = FALSE,
               <br/>
               dimnames = NULL)
               <br/>
               array(data = NA, dim = length(data), dimnames = NULL)
              </p>
              <p>
               5.2 数组索引
               <br/>
               假定数组a的维数向量是c(3,4,2)，a[2,,] 是一个4 * 2 的数组，它的维度向量为c(4,2)。
               <br/>
               5.3 索引数组
               <br/>
               和用于下标位置的索引向量一样，可以根据索引数组去给数组中不规则的元素集合赋值或者将数组中特定的元素返回到一个向量中。举例：p36
               <br/>
               5.4 array()函数
               <br/>
               &gt;Z&lt;-array(data vector, dim vector)
              </p>
              <p>
               假定向量h 有24个或更少的数值，那么命令
               <br/>
               &gt;Z&lt;-array(h,dim=c(3,4,2))
               <br/>
               矩阵
               <br/>
               colnames()	rownames()	ncol()	nrol()
               <br/>
               t()
              </p>
              <p>
               第六章列表和数据框
               <br/>
               6.1 列表
               <br/>
               R 的列表（list）是一个以对象的有序集合构成的对象。列表中包含的对象又称为它的分量（components）。
              </p>
              <p>
               &gt;Lst&lt;-list(name=”Fred”,wife=”Mary”,no.children=3,child.ages=c(4,7,9))
               <br/>
               这些分量则可以用Lst[[1]], Lst[[2]], Lst[[3]] 和Lst[[4]]独立访问。如果Lst[[4]] 是一个有下标的数组，那么Lst[[4]][1] 就是该数组的第一个元素。
               <br/>
               Lst$name  Lst[[1]] Lst[[“name”]] 三者等价
               <br/>
               分量名字可以简写2，原则是只要能很好的区分所有分量就行。因此Lst$coefficients可以简写为Lst$coe 而Lst$covariance 可以简写成Lst$cov。
               <br/>
               6.2 构建和修改列表
               <br/>
               &gt;Lst&lt;-list(name 1 =object 1 , … , name m=object m)
               <br/>
               列表扩充
               <br/>
               &gt;Lst[5]&lt;-list(matrix=Mat)
               <br/>
               列表连接
               <br/>
               &gt;list.ABC&lt;-c(list.A,list.B,list.C)
              </p>
              <p>
               6.3 数据框
               <br/>
               数据框（dataframe）是一个属于”data.frame” 类的列表。
               <br/>
               创建数据框
               <br/>
               &gt;accountants&lt;-data.frame(home=statef,loot=incomes,shot=incomef)
               <br/>
               &gt;kalythos  &lt;-  data.frame(x  =  c(20,35,45,55,70),  n  =  rep(50,5),y  =  c(6,17,26,37,44))
               <br/>
               attach() detach()
              </p>
              <p>
               r_for_beginner
               <br/>
               chapter3 数据操作
               <br/>
               &gt;read.table(file,  header  =  FALSE,  sep  =  “”,  quote  =  “\”’”,  dec  =  “.”,
               <br/>
               row.names,  col.names,  as.is  =  FALSE,  na.strings  =  “NA”,
               <br/>
               colClasses  =  NA,  nrows  =  -1,
               <br/>
               skip  =  0,  check.names  =  TRUE,  fill  =  !blank.lines.skip,
               <br/>
               strip.white  =  FALSE,  blank.lines.skip  =  TRUE,
               <br/>
               comment.char  =  “#”)
               <br/>
               &gt;read.csv(file,  header  =  TRUE,  sep  =  “,”,  quote=”\””,  dec=”.”, fill  =  TRUE,  …)
               <br/>
               &gt;scan(file  =  “”,  what  =  double(0),  nmax  =  -1,  n  =  -1,  sep  =  “”,
               <br/>
               quote  =  if  (sep==”\n”)  “”  else  “’\””,  dec  =  “.”,
               <br/>
               skip  =  0,  nlines  =  0,  na.strings  =  “NA”,
               <br/>
               flush  =  FALSE,  fill  =  FALSE,  strip.white  =  FALSE,  quiet  =  FALSE,
               <br/>
               blank.lines.skip  =  TRUE,  multi.line  =  TRUE,  comment.char  =  “”)
               <br/>
               write.table(x,  file  =  “”,  append  =  FALSE,  quote  =  TRUE,  sep  =  ”  “,
               <br/>
               eol  =  “\n”,  na  =  “NA”,  dec  =  “.”,  row.names  =  TRUE,
               <br/>
               col.names  =  TRUE,  qmethod  =  c(“escape”,  “double”))
               <br/>
               &gt;save(x,  y,  z,file=  “xyz.RData”)
               <br/>
               函数save.image()是save(list  =ls(all=TRUE),file=”.RData”)的一个简捷方式。
               <br/>
               chapter4 R绘图
               <br/>
               R提供非常多样的绘图功能。如想了解，可以输入:demo(graphics) 或者demo(persp)。
               <br/>
               有两种绘图函数：高级绘图函数（high-level plotting functions）创建一个新的图形，低级绘图函数（low-level plotting functions）在现存的图形上添
               <br/>
               加元素。
               <br/>
               绘图参数（graphical parameters）控制绘图选项，可以使用缺省值或者用函数par修改。
               <br/>
               4.1 管理绘图
               <br/>
               在Unix/Linux 下，绘图窗口称为x11，而在Windows下称为windows。
               <br/>
               4.2 高级绘图函数
               <br/>
               plot()
               <br/>
               pie()
               <br/>
               boxplot()
               <br/>
               hist()
               <br/>
               bar()
               <br/>
               qqplot()
               <br/>
               共同参数
               <br/>
               main=	xlab=	ylab=	xlim=	ylim=	sub=	type=”p”,”l”,etc. add=TURE axes=TURE
               <br/>
               4.3 低级绘图函数
              </p>
              <p>
               统计建模与R软件
               <br/>
               chapter4 参数估计
               <br/>
               4.1点估计
               <br/>
               距法  和  最小二乘法
               <br/>
               4.3区间估计
               <br/>
               4.3.1一个正态总体的情况
               <br/>
               均值u
               <br/>
               interval_estimate1&lt;-function(x,sigma=-1,alpha=0.05){
               <br/>
               n&lt;-length(x);xb&lt;-mean(x)
               <br/>
               if(sigma&gt;=0){
               <br/>
               tmp&lt;-sigma/sqrt(n)*qnorm(1-alpha/2);df&lt;-n
               <br/>
               }
               <br/>
               else{
               <br/>
               tmp&lt;-sd(x)/sqrt(n)*qt(1-alpha/2,n-1);df&lt;-n-1
               <br/>
               }
               <br/>
               data.frame(mean=xb,df=df,a=xb-tmp,b=xb+tmp)
               <br/>
               }
               <br/>
               方差
               <br/>
               interval_var1&lt;-function(x,mu=Inf,alpha=0.05){
               <br/>
               n&lt;-length(x)
               <br/>
               if(mu&lt;Inf){
               <br/>
               S2&lt;-sum((x-mu)^2)/n;df&lt;-n
               <br/>
               }
               <br/>
               else{
               <br/>
               S2&lt;-var(x);df&lt;-n-1
               <br/>
               }
               <br/>
               a&lt;-df*S2/qchisq(1-alpha/2,df)
               <br/>
               b&lt;-df*S2/qchisq(alpha/2,df)
               <br/>
               data.frame(var=S2,df=df,a=a,b=b)
               <br/>
               }
               <br/>
               4.3.2两个正态总体的情况
               <br/>
               均值差 t.test()
               <br/>
               t.test(x,y=NULL,
               <br/>
               alternative=c(“two.sided”,”less”,”greater”),
               <br/>
               mu=0,paired=FALSE,var.equal=FALSE,
               <br/>
               conf.level=0.95,…)
               <br/>
               配对数据
               <br/>
               t.test(X-Y)
               <br/>
               方差比
               <br/>
               interval_var2&lt;-function(x,y,
               <br/>
               mu=c(Inf,Inf),alpha=0.05){
               <br/>
               n1&lt;-length(x);n2&lt;-length(y)
               <br/>
               if(all(mu&lt;Inf)){
               <br/>
               Sx2&lt;-1/n1*sum((x-mu[1])^2);Sy2&lt;-1/n2*sum((y-mu[2])^2)
               <br/>
               df1&lt;-n1;df2&lt;-n2
               <br/>
               }
               <br/>
               else{
               <br/>
               Sx2&lt;-var(x);Sy2&lt;-var(y);df1&lt;-n1-1;df2&lt;-n2-1
               <br/>
               }
               <br/>
               r&lt;-Sx2/Sy2
               <br/>
               a&lt;-r/qf(1-alpha/2,df1,df2)
               <br/>
               b&lt;-r/qf(alpha/2,df1,df2)
               <br/>
               data.frame(rate=r,df1=df1,df2=df2,a=a,b=b)
               <br/>
               }
              </p>
              <p>
               var.test()
              </p>
              <p>
               4.3.3非正态总体的区间估计
               <br/>
               u的估计
               <br/>
               interval_estimate3&lt;-function(x,sigma=-1,alpha=0.05){
               <br/>
               n&lt;-length(x);xb&lt;-mean(x)
               <br/>
               if(sigma&gt;=0)
               <br/>
               tmp&lt;-sigma/sqrt(n)*qnorm(1-alpha/2)
               <br/>
               else
               <br/>
               tmp&lt;-sd(x)/sqrt(n)*qnorm(1-alpha/2)
               <br/>
               data.frame(mean=xb,a=xb-tmp,b=xb+tmp)
               <br/>
               }
              </p>
              <p>
               4.3.4单侧置信区间估计
              </p>
              <p>
               chapter5 假设检验
               <br/>
               5.1假设检验的基本概念
               <br/>
               5.1.1基本概念
               <br/>
               一部分称为拒绝域W，当样本落入拒绝域时，便拒绝H0；另一部分称为接受域，当样品本落入它时不拒绝H0。
               <br/>
               5.1.2基本思想与步骤
               <br/>
               构造拒绝域W的常用方法是寻找一个统计量g， g的大小可以反映对原假设H0有利或不利。
               <br/>
               5.1.3假设检验的两类错误
               <br/>
               a=P{否定H0|H0是真实的}  b=P{接受H0|H0是错误的} pi=1-b=P{否定H0|H0是错误的}
               <br/>
               5.2.1正态总体均值的假设检验
               <br/>
               1单个总体的情况
               <br/>
               双侧检验H0 : µ = µ0,H1 : µ = µ0
               <br/>
               |Z|≥ Zα/2,
               <br/>
               |T|≥ t 2(n − 1),
               <br/>
               单侧检验H0 : µ ≤ µ0,H1 : µ&gt;µ0  或( H0 : µ ≥ µ0,H1 : µ&lt;µ0),
               <br/>
               T ≥ tα(n − 1)(( T ≤−tα(n − 1))
               <br/>
               Z ≥ Zα  或 ( Z ≤−Zα).
               <br/>
               求p值
               <br/>
               P_value&lt;-function(cdf,x,paramet=numeric(0),side=0){
               <br/>
               n&lt;-length(paramet)
               <br/>
               P&lt;-switch(n+1,
               <br/>
               cdf(x),
               <br/>
               cdf(x,paramet),
               <br/>
               cdf(x,paramet[1],paramet[2]),
               <br/>
               cdf(x,paramet[1],paramet[2],paramet[3])
               <br/>
               )
               <br/>
               if(side&lt;0)P
               <br/>
               elseif(side&gt;0)1-P
               <br/>
               else
               <br/>
               if(P&lt;1/2)2*P
               <br/>
               else2*(1-P)
               <br/>
               }
               <br/>
               t检验程序
               <br/>
               mean.test1&lt;-function(x,mu=0,sigma=-1,side=0){
               <br/>
               source(“P_value.R”)
               <br/>
               n&lt;-length(x);xb&lt;-mean(x)
               <br/>
               if(sigma&gt;0){
               <br/>
               z&lt;-(xb-mu)/(sigma/sqrt(n))
               <br/>
               P&lt;-P_value(pnorm,z,side=side)
               <br/>
               data.frame(mean=xb,df=n,Z=z,P_value=P)
               <br/>
               }
               <br/>
               else{
               <br/>
               t&lt;-(xb-mu)/(sd(x)/sqrt(n))
               <br/>
               P&lt;-P_value(pt,t,paramet=n-1,side=side)
               <br/>
               data.frame(mean=xb,df=n-1,T=t,P_value=P)
               <br/>
               }
               <br/>
               }
              </p>
              <p>
               2.两个总体的情况
               <br/>
               方差已知
               <br/>
               方差未知但相等
               <br/>
               方差未知且不等
               <br/>
               mean.test2&lt;-function(x,y,
               <br/>
               sigma=c(-1,-1),var.equal=FALSE,side=0){
               <br/>
               source(“P_value.R”)
               <br/>
               n1&lt;-length(x);n2&lt;-length(y)
               <br/>
               xb&lt;-mean(x);yb&lt;-mean(y)
               <br/>
               if(all(sigma&gt;0)){
               <br/>
               z&lt;-(xb-yb)/sqrt(sigma[1]^2/n1+sigma[2]^2/n2)
               <br/>
               P&lt;-P_value(pnorm,z,side=side)
               <br/>
               data.frame(mean=xb-yb,df=n1+n2,Z=z,P_value=P)
               <br/>
               }
               <br/>
               else{
               <br/>
               if(var.equal==TRUE){
               <br/>
               Sw&lt;-sqrt(((n1-1)*var(x)+(n2-1)*var(y))/(n1+n2-2))
               <br/>
               t&lt;-(xb-yb)/(Sw*sqrt(1/n1+1/n2))
               <br/>
               nu&lt;-n1+n2-2
               <br/>
               }
               <br/>
               else{
               <br/>
               S1&lt;-var(x);S2&lt;-var(y)
               <br/>
               nu&lt;-(S1/n1+S2/n2)^2/(S1^2/n1^2/(n1-1)+S2^2/n2^2/(n2-1))
               <br/>
               t&lt;-(xb-yb)/sqrt(S1/n1+S2/n2)
               <br/>
               }
               <br/>
               P&lt;-P_value(pt,t,paramet=nu,side=side)
               <br/>
               data.frame(mean=xb-yb,df=nu,T=t,P_value=P)
               <br/>
               }
               <br/>
               }
              </p>
              <p>
               成对数据
               <br/>
               &gt;t.test(X-Y,alternative=”less”)
              </p>
              <p>
               5.2.1正态总体方差的假设检验
               <br/>
               1 一个总体的情况
               <br/>
               var.test1&lt;-function(x,sigma2=1,mu=Inf,side=0){
               <br/>
               source(“P_value.R”)
               <br/>
               n&lt;-length(x)
               <br/>
               if(mu&lt;Inf){
               <br/>
               S2&lt;-sum((x-mu)^2)/n;df=n
               <br/>
               }
               <br/>
               else{
               <br/>
               S2&lt;-var(x);df=n-1
               <br/>
               }
               <br/>
               chi2&lt;-df*S2/sigma2;
               <br/>
               P&lt;-P_value(pchisq,chi2,paramet=df,side=side)
               <br/>
               data.frame(var=S2,df=df,chisq2=chi2,P_value=P)
               <br/>
               }
               <br/>
               2 二个总体的情况
               <br/>
               var.test2&lt;-function(x,y,mu=c(Inf,Inf),side=0){
               <br/>
               source(“P_value.R”)
               <br/>
               n1&lt;-length(x);n2&lt;-length(y)
               <br/>
               if(all(mu&lt;Inf)){
               <br/>
               Sx2&lt;-sum((x-mu[1])^2)/n1;Sy2&lt;-sum((y-mu[2])^2)/n2
               <br/>
               df1=n1;df2=n2
               <br/>
               }
               <br/>
               else{
               <br/>
               Sx2&lt;-var(x);Sy2&lt;-var(y);df1=n1-1;df2=n2-1
               <br/>
               }
               <br/>
               r&lt;-Sx2/Sy2
               <br/>
               P&lt;-P_value(pf,r,paramet=c(df1,df2),side=side)
               <br/>
               data.frame(rate=r,df1=df1,df2=df2,F=r,P_value=P)
               <br/>
               }
              </p>
              <p>
               var.test(x,y,ratio=1,
               <br/>
               alternative=c(“two.sided”,”less”,”greater”),
               <br/>
               conf.level=0.95,…)
              </p>
              <p>
               二项分布总体的假设检验
               <br/>
               binom.test(x, n, p = 0.5,
               <br/>
               alternative = c(“two.sided”, “less”, “greater”),
               <br/>
               conf.level = 0.95)
              </p>
              <p>
               5.2若干重要的非参数检验
               <br/>
               这种不家丁总体分布的具体形式，尽量从数据（或样本）本身来获得所需要的信息的统计方法称为被阐述方法。
               <br/>
               5.3.1pearson拟合优度卡方检验
               <br/>
               K=sum(ni-npi)^2/npi
               <br/>
               K ~ X^2(m-1)
               <br/>
               可将P值称为所得数据域元假设的拟合优度，P值越大，支持元假设的证据就越强，给定一个显著性水平a， 当P值&lt;a，就拒绝原假设。
               <br/>
               chisq.test(x,y=NULL,correct=TRUE,
               <br/>
               p=rep(1/length(x),length(x)),rescale.p=FALSE,
               <br/>
               simulate.p.value=FALSE,B=2000)
              </p>
              <p>
               检验正态分布
               <br/>
               X&lt;-scan()
               <br/>
               25 45 50 54 55 61 64 68 72 75 75
               <br/>
               78 79 81 83 84 84 84 85 86 86 86
               <br/>
               87 89 89 89 90 91 91 92 100
               <br/>
               A&lt;-table(cut(X,br=c(0,69,79,89,100)))
               <br/>
               p&lt;-pnorm(c(70,80,90,100),mean(X),sd(X))
               <br/>
               p&lt;-c(p[1],p[2]-p[1],p[3]-p[2],1-p[3])
               <br/>
               chisq.test(A,p=p)
              </p>
              <p>
               检验poison分布
               <br/>
               X&lt;-0:6;Y&lt;-c(7,10,12,8,3,2,0)
               <br/>
               q&lt;-ppois(X,mean(rep(X,Y)));n&lt;-length(Y)
               <br/>
               p[1]&lt;-q[1];p[n]&lt;-1-q[n-1]
               <br/>
               for(iin2:(n-1))
               <br/>
               p
               <em class="d4pbbc-italic">
               </em>
               &lt;-q
               <em class="d4pbbc-italic">
               </em>
               -q[i-1]
               <br/>
               chisq.test(Y,p=p)
              </p>
              <p>
               k-s检验
               <br/>
               ks.test(X,”pexp”,1/1500)
               <br/>
               ks.test(X,Y)
              </p>
              <p>
               6 回归分析
               <br/>
               6.1一元线性回归
               <br/>
               6.1.1数学模型
               <br/>
               yi = β0 + β1xi + εi    i =1, 2,…n,
               <br/>
               E(εi)=0, var(εi)= σ2 ,i =1, 2,…n.
               <br/>
               6.1.2
               <br/>
               回归参数的估计
               <br/>
               最小二乘法
               <br/>
               6.1.3
               <br/>
               显著性检验
               <br/>
               t法 F检验 相关系数
               <br/>
               R中相关函数
               <br/>
               lm() summary() anova() predict()
               <br/>
               lm(formula, data, subset, weights, na.action,
               <br/>
               method = “qr”, model = TRUE, x = FALSE, y = FALSE, qr = TRUE,
               <br/>
               singular.ok = TRUE, contrasts = NULL, offset, …)       ##data可为data.frame或list,包含formula的变量。
               <br/>
               &gt;lm.sol&lt;-lm(y~1+x)
               <br/>
               &gt;summary(lm.sol)
               <br/>
               Call:
               <br/>
               lm(formula=y~1+x)
               <br/>
               Residuals:
               <br/>
               Min1QMedian3QMax
               <br/>
               -2.0431-0.70560.16940.66332.2653
               <br/>
               Coefficients:
               <br/>
               EstimateStd.ErrortvaluePr(&gt;|t|)
               <br/>
               (Intercept)28.4931.58018.045.88e-09***
               <br/>
               x130.8359.68313.519.50e-08***
               <br/>
               —
               <br/>
               Signif.codes:0‘***’0.001‘**’0.01‘*’0.05‘.’0.1‘’1
               <br/>
               Residualstandarderror:1.319on10degreesoffreedom
               <br/>
               MultipleR-Squared:0.9481,AdjustedR-squared:0.9429
               <br/>
               F-statistic:182.6on1and10DF,p-value:9.505e-08
              </p>
              <p>
               6.1.5预测
               <br/>
               &gt;new&lt;-data.frame(x=0.16)
               <br/>
               &gt;lm.pred&lt;-predict(lm.sol,new,interval=”prediction”,level=0.95)
               <br/>
               &gt;lm.pred
               <br/>
               fitlwrupr
               <br/>
               [1,]49.4263946.3662152.48657
               <br/>
               6.1.7一个实例
               <br/>
               forbes数据
               <br/>
               lm.sol&lt;-lm(log100~F,data=forbes)
               <br/>
               &gt;abline(lm.sol)
               <br/>
               &gt;y.res&lt;-residuals(lm.sol);plot(y.res)
               <br/>
               &gt;text(12,y.res[12],labels=12,adj=1.2)
               <br/>
               6.2R中与线性模型有关的函数
               <br/>
               lm(formula,data,subset,weights,na.action,
               <br/>
               method=”qr”,model=TRUE,x=FALSE,
               <br/>
               y=FALSE,qr=TRUE,singular.ok=TRUE,
               <br/>
               contrasts=NULL,offset,…)
              </p>
              <p>
               (1) anova()
               <br/>
               (2) coefficients()
               <br/>
               (3) deviance()
               <br/>
               (5) plot()
               <br/>
               (6) predict()
               <br/>
               (8) residuals()
               <br/>
               (9)step()
               <br/>
               (10) summary()
              </p>
              <p>
               6.3多元线性回归分析
               <br/>
               模型
               <br/>
               Y = β0 + β1X1 + ··· + βpXp + ε
               <br/>
               Y = Xβ + ε,
               <br/>
               预测
               <br/>
               &gt;new&lt;-data.frame(x1=80,x2=40)
               <br/>
               &gt;lm.pred&lt;-predict(lm.sol,new,interval=”prediction”,level=0.95)
               <br/>
               &gt;lm.pred
               <br/>
               fitlwrupr
               <br/>
               [1,]123.9699117.2889130.6509
               <br/>
               修正拟合模型
               <br/>
               new.model&lt;-update(old.model,new.formula)
               <br/>
               fm5&lt;-lm(y~x1+x2+x3+x4+x5,data=production)
               <br/>
               fm6&lt;-update(fm5,.~.+x6)
               <br/>
               smf6&lt;-update(fm6,sqrt(.)~.)
               <br/>
               牙膏实例
               <br/>
               &gt;attach(toothpaste)
               <br/>
               &gt;plot(Y~X1);abline(lm(Y~X1))
               <br/>
               &gt;lm2.sol&lt;-lm(Y~X2+I(X2^2))
               <br/>
               &gt;x&lt;-seq(min(X2),max(X2),len=200)
               <br/>
               &gt;y&lt;-predict(lm2.sol,data.frame(X2=x))
               <br/>
               &gt;plot(Y~X2);lines(x,y)
               <br/>
               &gt;lm.new&lt;-update(lm.sol,.~.+I(X2^2))
               <br/>
               &gt;summary(lm.new)
               <br/>
               Call:
               <br/>
               lm(formula=Y~X1+X2+I(X2^2),data=toothpaste)
               <br/>
               &gt;lm2.new&lt;-update(lm.new,.~.-X2)
               <br/>
               &gt;summary(lm2.new)
               <br/>
               &gt;lm3.new&lt;-update(lm.new,.~.+X1*X2)
               <br/>
               &gt;summary(lm3.new)
               <br/>
               6.4逐步回归
               <br/>
               step()
               <br/>
               step(object,scope,scale=0,
               <br/>
               direction=c(“both”,”backward”,”forward”),
               <br/>
               trace=1,keep=NULL,steps=1000,k=2,…)
               <br/>
               水泥实例
               <br/>
               lm.sol&lt;-lm(Y~X1+X2+X3+X4,data=cement)
               <br/>
               &gt;lm.step&lt;-step(lm.sol)
               <br/>
               &gt;summary(lm.step)
              </p>
              <p>
               add1(object,scope,…)
               <br/>
               drop1(object,scope,…)
               <br/>
               &gt;drop1(lm.step)
               <br/>
               &gt;lm.opt&lt;-lm(Y~X1+X2,data=cement);summary(lm.opt)
              </p>
              <p>
               6.5回归诊断
               <br/>
               6.5.1例图的重要性
               <br/>
               6.5.2残差
               <br/>
               普通残差 标准化残差 学生化残差
               <br/>
               6.5.3残差图
               <br/>
               1回归值与残差的残差图
               <br/>
               &gt;y.res&lt;-resid(lm.sol);y.fit&lt;-predict(lm.sol)
               <br/>
               &gt;plot(y.res~y.fit)
               <br/>
               2残差的QQ图
               <br/>
               &gt;plot(model,2)
               <br/>
               3变量与残差的残差图
               <br/>
               &gt;y.res&lt;-resid(lm.sol)
               <br/>
               &gt;plot(y.res~x1);plot(y.res~x2)
               <br/>
               plot(x,which=1:4,
               <br/>
               caption=c(“ResidualsvsFitted”,”NormalQ-Qplot”,
               <br/>
               “Scale-Locationplot”,”Cook’sdistanceplot”),
               <br/>
               panel=points,
               <br/>
               sub.caption=deparse(x$call),main=””,
               <br/>
               ask=prod(par(“mfcol”))&lt;length(which)&amp;&amp;dev.interactive(),
               <br/>
               …,
               <br/>
               id.n=3,labels.id=names(residuals(x)),cex.id=0.75)
              </p>
              <p>
               6.5.4影响分析
               <br/>
               帽子矩阵 hatvalues()
               <br/>
               dffits()
               <br/>
               cook统计量cooks.distance()
               <br/>
               COVRATIO值 covratio()
              </p>
              <p>
               influence.meature()
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-337897">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2012年10月11日 上午2:28
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/107636/page/4/#post-337897">
               56 楼
              </a>
              <span class="bbp-admin-links">
              </span>
             </div>
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            </div>
            <!-- #post-337897 -->
            <div class="even bbp-parent-forum-999 bbp-parent-topic-107636 bbp-reply-position-56 user-id-377352 post-337897 reply type-reply status-publish hentry">
             <div class="bbp-reply-author">
              <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/377352/" rel="nofollow" title="查看qinparadise的档案">
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              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/377352/" rel="nofollow" title="查看qinparadise的档案">
               qinparadise
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               普通会员
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               我是新人，刚开始学习R，虽然没能报名，但是看大家的帖子很有收获，谢谢。
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
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             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2012年10月15日 上午10:35
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/107636/page/4/#post-338126">
               57 楼
              </a>
              <span class="bbp-admin-links">
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             </div>
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            <div class="odd bbp-parent-forum-999 bbp-parent-topic-107636 bbp-reply-position-57 user-id-377417 post-338126 reply type-reply status-publish hentry">
             <div class="bbp-reply-author">
              <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/377417/" rel="nofollow" title="查看beyond的档案">
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              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/377417/" rel="nofollow" title="查看beyond的档案">
               beyond
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               普通会员
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               我是新人，刚刚看到这个帖子，这两天也正好在学习&lt;&lt;Data Minin with R&gt;&gt;看见第三章的时候有个使用GSPC &lt;- as.xts(read.zoo(‘sp500.csv’,header=T)),getSymbols(‘^GSPC’,from=’1970-01-01′,to=’2009-09-15′)都报了这种错误：
               <br/>
               错误于as.POSIXlt.character(x, tz, …) :
               <br/>
               character string is not in a standard unambiguous format
               <br/>
               不知道各位大侠有没有谁遇到过？怎么解决的啊？？我就是刚刚学，照着书做的。。
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-339392">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2012年11月12日 上午2:37
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/107636/page/4/#post-339392">
               58 楼
              </a>
              <span class="bbp-admin-links">
              </span>
             </div>
             <!-- .bbp-meta -->
            </div>
            <!-- #post-339392 -->
            <div class="even bbp-parent-forum-999 bbp-parent-topic-107636 bbp-reply-position-58 user-id-377854 post-339392 reply type-reply status-publish hentry">
             <div class="bbp-reply-author">
              <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/377854/" rel="nofollow" title="查看michael_zhu_2004的档案">
               <img src="http://sdn.geekzu.org/avatar/4d91e2d3352dfe7000ad6313f30f8b05?s=80&amp;d=monsterid&amp;r=g"/>
              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/377854/" rel="nofollow" title="查看michael_zhu_2004的档案">
               michael_zhu_2004
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               普通会员
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               我建立了一个R语言学习交流的QQ群(279441740)，欢迎大家加入。
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-339839">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2012年11月24日 上午6:16
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/107636/page/4/#post-339839">
               59 楼
              </a>
              <span class="bbp-admin-links">
              </span>
             </div>
             <!-- .bbp-meta -->
            </div>
            <!-- #post-339839 -->
            <div class="odd bbp-parent-forum-999 bbp-parent-topic-107636 bbp-reply-position-59 user-id-368514 post-339839 reply type-reply status-publish hentry">
             <div class="bbp-reply-author">
              <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/368514/" rel="nofollow" title="查看meilinvhai的档案">
               <img src="http://sdn.geekzu.org/avatar/2c1d0e00a4715fed8c8c12f9eb0bc4cc?s=80&amp;d=monsterid&amp;r=g"/>
              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/368514/" rel="nofollow" title="查看meilinvhai的档案">
               meilinvhai
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               普通会员
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               我刚开始看R,希望大家共同交流~
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
           </li>
           <!-- .bbp-body -->
           <li class="bbp-footer">
            <div class="bbp-reply-author">
             作者
            </div>
            <div class="bbp-reply-content">
             帖子
            </div>
            <!-- .bbp-reply-content -->
           </li>
           <!-- .bbp-footer -->
          </ul>
          <!-- #topic-107636-replies -->
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            查看 15 个帖子 - 46 到 60（总计 64 个）
           </div>
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            </a>
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             …
            </span>
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             3
            </a>
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             4
            </span>
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             5
            </a>
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             →
            </a>
           </div>
          </div>
          <div class="bbp-no-reply" id="no-reply-107636">
           <div class="bbp-template-notice">
            <p>
             您必须先登录才能回复该主题。
            </p>
           </div>
          </div>
         </div>
        </div>
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        <footer class="entry-meta">
        </footer>
        <!-- .entry-meta -->
       </article>
       <!-- #post -->
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       </div>
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      </div>
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